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AI瑕疵检测加上辅助质量决策方案 让制造工厂效率激增

华硕计算机智能解决方案研发处处长赖哲宏。

去(2019)年11月,华硕计算机成立智能物联网事业群(AIoT BG),作为发展AIoT事业的核心单位,将连结公司内外部的资源、团队与伙伴,打造各应用领域的创新智能解决方案;而智能制造,也在AIoT BG版图之内。

华硕计算机智能解决方案研发处处长赖哲宏表示,针对制造业关注的质量议题,华硕已发展三种AI方案,借以发挥瑕疵检测、物件识别、动体侦测等功能。

首先是「人工智能计算机视觉瑕疵检测」,标榜内建华硕独家视觉识别技术,仅需少量数据便可建立高精准度模型,且容许待测物方向不拘、减少检测工序。赖哲宏说,此项方案即是AOI加上AI,差别在于把AOI惯用的Rule-based判断机制,改为AI算法,并搭配提供数据标记、训练建模及验证模型等相关工具。

华硕以上述技术为基础开发多项产业应用方案,「智能冲压瑕疪检测」就是其中一例。以往冲压设备经常有不预期瑕疪产生,导致生产成本增加;如今只要透过AI实时检测,实时回馈生产信息,便可协助产线管理者快速掌握异常事件,立刻调整模具、减少瑕疵品数量。

其次为「人工智能计算机视觉物件识别」,亦是标记、训练、验证、部署的一站式方案,擅长在流水线识别瑕疵,应用情境包含灯座瑕疵检测、包装段缺件检测等。

再来是「人工智能波形检测」,内建华硕独家的AI波形检测技术,且拥有多项独到功能,譬如仅需3~5个30秒数据、就能建立精准模型,使用i7等级CPU、1分钟完成训练,专精于动件的类比信号源(例如声音、振动、电压、电流...等等)之检测,且可同时监测三轴振动信号。

「华硕希望让大家享用AI,但无需特别筹组团队,费心采集类比信号、进行模型训练,」赖哲宏说,一旦引用华硕AI波形检测方案,将有助工厂省下2~4个品检人力,确保品检标准更客观一致,且检测数据可溯源,便于做为工艺改善的参考依据。较为常见的应用情境,即是风扇或设备马达的声音/震动异常检测,可避免这些动件突发停机而酿成换线、停工、原材报废损失,不仅如此,还可帮助用户利用科学化波形分析,及早找出机台、马达应当保养或更换的时间点,精准排定维修时程,让设备使用率极大化,连带减少停工待料时间。

此外华硕也提供统计工艺管制(SPC)解决方案,主要特色在于「可视化」(视觉化设计、搭配不同图形分析方式以适用不同的信号源)、「趋势分析」(可针对监测信号定义监测上下限、让产线主管及早发现潜在问题和趋势),以及「易于集成」(支持RESTfulAPI、可集成到既有MES/质量管理系统/第三方软件)。

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